Неколичественные данные

Если в обычной линейной регрессии для работы с неколичественными переменными нам приходилось подготавливать специальные индикаторные переменные, то в реализации логистической регрессии в SPSS это делается автоматически. Для этого в диалоговом окне специально предусмотрены средства, сообщающие пакету, что ту или иную переменную следует считать категориальной. При этом, чтобы не получить линейно зависимых переменных, максимальный код ее значения (или минимальный, в зависимости от задания процедуры) не перекодируется в дихотомическую (индексную) переменную. Впрочем, средства преобразования данных позволяют не учитывать любой код значения. Имеются другие способы перекодирования категориальных (неколичественных) переменных в несколько переменных, но мы будем пользоваться только указанным, как наиболее естественным.

Взаимодействие переменных

В процедуре логистической регрессии в SPSS предусмотрены средства для автоматического включения в уравнение переменных взаимодействий. В диалоговом окне в списке исходных переменных для этого следует выделить имена переменных, взаимодействия которых предполагается рассмотреть, затем переправить выделенные имена в окно независимых переменных кнопкой c текстом >a*b>.

Пример логистической регрессии и статистики

Процедура логистической регрессии в SPSS в диалоговом режиме вызывается из меню командой Statistics\Regression\Binary logistic….

В качестве примера по данным RLMS изучим, как связано употребление спиртных напитков с зарплатой, полом, статусом (ранг руководителя), курит ли он.

Для этого подготовим данные: выберем в обследовании RLMS население старше 18 лет, сконструируем индикаторы курения (smoke) и пития (alcohol) (в обследовании задавался вопрос "Употребляли ли Вы в течении 30 дней алкогольные напитки")

COMPUTE filter_$=(vozr>18).

FILTER BY filter_$.

compute smoke=(dm71=1).

val lab smoke 1 "курит" 0 "не курит".

compute alcohol=(dm80=1).

val lab alcohol 1 "пьет" 0 "не пьет".

Укрупним переменную dj10 -(зарплата на основном рабочем месте). В данном случае группы по значениям этой переменной в основном достаточно наполнены, но мы с методической целью покажем один из способов укрупнения. Для этого вначале получаем переменную wage, которая содержит номера децилей по зарплате, затем среднюю зарплату по этим децилям (см. таблицу 6.5).

missing values dj6.0 (9997,9998,9999) dj10(99997,99998,99999).

RANK VARIABLES=dj10 (A) /NTILES (10) into wage /PRINT=YES /TIES=MEAN .

MEANS TABLES=dj10 BY wage /CELLS MEAN.

Таблица 6.5. Средняя зарплата по децилям.

WAGE децили зарплаты	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
DJ10 зарплата за 30 дней	101	211	307	416	542	703	853	1108	1565	3464

Полученные средние используем для формирования переменной, соответствующей укрупненной зарплате (для удобства, чтобы коэффициенты регрессии не были слишком малы, в качестве единицы ее измерения возьмем сто рублей).

recode wage (1=1.01) (2=2.11) (3=3.07) (4=4.16) (5=5.42) (6=7.03) (7=8.53) (8=11.08) (9=15.65) (10 =34.64).

recode dj6.0 (sysmis=4)(1 thru 5=1)(6 thru 10=2) (10 thru hi=3) into manag.

var lab manag "статус" wage "зaработок".

val lab manag 4 "не начальник" 1 "шеф" 2 "начальничек" 3 "начальник".

exec.

Далее формируем переменную manag - " статус" из переменной dj6.0 - количество подчиненных.

Запускаем команду построения регрессии LOGISTIC REGRESSION, в которой использованы переменные wage - зарплата, manag статус, dh5 - пол (1 мужчины, 2 женщины) smoke - курение (1 курит, 0 не курит), dh5* wage - "взаимодействие" пола с зарплатой (для женщин значение - 0, для мужчин - совпадает с зарплатой).

LOGISTIC REGRESSION VAR=alcohol /METHOD=ENTER wage manag dh5 smoke dh5*wage /CONTRAST (dh5)=Indicator /CONTRAST (manag)=Indicator /CONTRAST (smoke)=Indicator /PRINT=CI(95) /CRITERIA PIN(.05) POUT(.10) ITERATE(20) CUT(.69) .

В выдаче программа, прежде всего, сообщает о перекодировании данных:

Dependent Variable Encoding:

Original Internal

Value Value

.00 0

1.00 1

Следует обратить внимание, что зависимая переменная здесь должна быть дихотомической, и ее максимальный код считается кодом события, вероятность которого прогнозируется. Например, если Вы закодировали переменную ALCOHOL 1-употреблял, 2-не употреблял, то будет прогнозироваться вероятность не употребления алкоголя.

Далее идут сведения о кодировании индексных переменных для категориальных переменных; из-за их естественности мы их здесь не приводим.

Далее следуют обозначения для переменных взаимодействия, в нашем простом случае это:

Interactions:

INT_1 DH5(1) by WAGE